人工智能图像分析技术评估升降机部件健康状况

创科方案 人工智能图像分析技术评估升降机部件健康状况
(编号 : S-1363)
试验项目
方案特点
  • 使用数据增强技术学习同一图像的不同变化,这可以提高其性能
  • 应用主动学习减轻人工数据标记的负担,通过选择最具信息量的图像供人类标记。
  • 在处理有限的训练数据时,应用合成数据创建不属于原始数据集的额外训练图像。
  • 透过伪标籤(半监督学习)来帮助提高模型的性能。
试验应用及预期成果
  • 完成训练的人工智能模型用以分辨12种指定部件 (以及例外)
  • 完成训练的人工智能模型用以识别2种部件(悬吊缆索及制动器的缺陷)
  • 训练一个整体准确度达到90%或以上的模型
  • 训练一个具有充分扩展性及适应性人工智能模型,以运用通过API加入之新数据进行模型训练及分析
方案提供者资料
方案提供者:/
地址:香港新界白石角香港科学园一期企业广场5W 5楼527室
联络人:/
职位:/
电话: 96649906
电子邮件: jason.yuen@socif.co

有关上述创新科技解决方案的详情,请联络方案提供者查询。